tensorflow batch_gather
时间: 2023-09-02 20:04:08 浏览: 51
`tf.batch_gather`是tensorflow中的一个操作,用于从输入张量中根据给定的索引提取对应的元素。具体来说,它可以用于批量获取一个张量集合中的指定元素。
`tf.batch_gather`的输入包括两个张量,第一个是待提取元素的集合,第二个是对应的索引值。其中,待提取元素的集合可以是任意形状的张量,而索引值张量的形状必须与待提取元素的集合中的某个维度的大小一致。
对于索引值张量中的每个元素,`tf.batch_gather`会在待提取元素集合中找到对应索引位置上的元素,并返回一个新的张量,其中包含了这些提取的元素。
例如,假设我们有一个形状为`(4, 3)`的输入张量`features`,一个形状为`(2, 2)`的索引张量`indices`,我们可以使用`tf.batch_gather`操作从`features`中获取对应索引位置上的元素。具体代码如下:
```python
import tensorflow as tf
features = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]])
indices = tf.constant([[0, 2], [1, 1]])
gathered_features = tf.batch_gather(features, indices)
print(gathered_features)
```
输出结果为:
```
[[ 1 3]
[ 5 5]]
```
这说明在`features`张量中,对应索引为`[0, 2]`和`[1, 1]`的位置上的元素被提取出来,并组成了一个新的张量`gathered_features`。